Журнал исследований и терапии стволовых клеток

Абстрактный

Изучение нейронного репрограммирования с использованием биоинформатических подходов

Тхилипан Секаран, Раджкумар П. Таммер и Фрэнк Эденхофер

Недавние исследования показывают, что клетки млекопитающих могут быть искусственно перепрограммированы путем эктопической экспрессии факторов транскрипции непредвиденным простым способом. Перепрограммированные клетки, полученные от пациентов, обладают большим потенциалом для биомедицинских применений, таких как заместительная клеточная терапия, исследования токсичности лекарственных препаратов и моделирование заболеваний. Соматические клетки, такие как фибробласты, могут быть дедифференцированы в так называемые индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPSC), которые похожи на эмбриональные стволовые клетки (ESC) путем сверхэкспрессии Oct4, Sox2, Klf4 и cMyc. Однако клинические применения с использованием iPSC несут риск образования опухолей из-за неполной дифференциации. Совсем недавно было продемонстрировано, что перепрограммирование, управляемое факторами транскрипции, обеспечивает прямую конверсию фибробластов в нейроны, кардиомиоциты, гепатоциты, а также нейронные предшественники. Различные группы разработали протоколы для прямой конверсии фибробластов в мультипотентные индуцированные нейральные стволовые клетки (iNSC) с использованием различных комбинаций факторов транскрипции и условий среды. Эти исследования показали, что iNSC демонстрируют морфологию, экспрессию генов и способность к самообновлению, аналогичные NSC, полученным из первичной ткани. Более того, эти iNSC дифференцировались в нейроны, астроциты и олигодендроциты, что указывает на мультипотентность этих клеток. Здесь мы сравниваем профиль экспрессии генов перепрограммированных клеток, представленный в этих исследованиях, чтобы определить сходство в профиле экспрессии между сгенерированными iNSC с использованием подходов биоинформатики. Мы предлагаем общий рабочий процесс, который можно применять для оценки статуса популяций перепрограммированных клеток. Используя иерархический кластерный анализ и анализ главных компонентов (PCA), мы показываем, что iNSC более похожи. С другой стороны, iNSC относительно похожи на 4F iNSC (поздние) исследования, как это было оценено с помощью иерархического кластерного анализа. Наше исследование демонстрирует, что подходы биоинформатики особенно ценны для надежной оценки транскрипционного статуса перепрограммированных клеток и прогнозирования их клеточной функциональности.